Wyszukiwarka
Abstrakt
Zadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy wyborze jednej z wymienionych metod należy wziąć pod uwagę czynniki takie jak możliwość uogólniania, niezawodność, szybkość uczenia, liczbę cech czy możliwość wyjaśniania wiedzy.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
- Tytuł wydania:
- Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych strony 105 - 120
- Język:
- polski
- Rok wydania:
- 2011
- Opis bibliograficzny:
- Dembski J.: Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści// Inteligentne wydobywanie informacji ze społecznościowych serwisów internetowych/ ed. ed. Bogdan Wiszniewski Gdańsk: Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2011, s.105-120
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 149 razy